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dc.contributor.authorCuzcano Rivas, Abilio Bernardino
dc.date.accessioned2022-09-07T20:36:50Z
dc.date.available2022-09-07T20:36:50Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12952/6722
dc.description.abstractLa coyuntura actual en referencia a la COVID – 19 ha ocasionado perjuicios contra la salud e inclusive la muerte de los ciudadanos, pero también ha forjado una voluntad de superación ante dicha situación por parte de los docentes y estudiantes de ingeniería electrónica, que ante dichas dificultades necesitamos dar utilidad a la tecnología que hoy en día nos rodea y es por ello que decidimos investigar cómo se podría implementar un cabina inteligente que nos permita sectorizar aquellas zonas con mayor la probabilidad de haber contraído este virus y de esa manera el sector salud pueda actuar en ellas.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Callao
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pe/*
dc.subjectCovid-19es_PE
dc.subjectCabina inteligentees_PE
dc.subjectTecnologíaes_PE
dc.titleCabina inteligente para sectorizar posibles casos de covid-19es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/reportes_PE
thesis.degree.nameDocente investigadores_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Callao. Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónicaes_PE
thesis.degree.disciplineDocente investigadores_PE
renati.author.dni40947218
renati.discipline712049es_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeInvestigaciones_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01es_PE


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